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芯片设计业的上下游老总对本土设计业的点评和展望

—— EDA势头好,本土芯片业活跃,轻设计/Chiplet重要,AI芯片要落地,RISC-V的难点是专利,迎接系统化设计挑战
作者:王莹时间:2020-01-10来源:电子产品世界收藏

2019年底,一年一度的“中国集成电路设计业2019年会”(ICCAD 2019)在南京举行,电子产品世界记者访问了EDA、设计服务厂商和代工厂的老总,请他们回顾和分析了2019年的热点,并展望了2020及未来的设计业下一个浪潮。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/202001/409120.htm

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受访人从左至右:Mentor, a Siemens Business荣誉CEO Walden C. Rhines博士,芯原微电子(上海)股份有限公司董事长兼总裁戴伟民博士,Socionext中国事业部总经理刘珲,和舰芯片制造(苏州)公司销售副总经理林伟圣

1 2020年芯片业或有所增长;国产芯片制造繁忙

Mentor, a Siemens Business荣誉CEO Walden C. Rhines指出,2019年的行业发展略显平淡,其中一个主要原因是由于存储器的价格一直没能反弹,2020年在5G 商用等因素的作用下,可能会出现一些积极的增长。

IC设计正在大量增长,因为很多公司都在加入IC设计阵营,不管多芯片还是多Chiplet(芯粒)的设计增长都很剧烈。EDA公司现在也可能变成系统级设计的公司,EDA的增速很快。

芯原公司董事长兼总裁戴伟民:①关于中美贸易摩擦,我们不应该、也不可能与美国隔离开来。美国不可能脱离中国市场,中国也不可能完全自主制造。中国提出安全可靠,但安全可靠不一定需要全部重新开发,引进、消化、吸收、再创新也是创新,不一定全部是原创,但是要重视知识产权。②20年前,台积电、联电等开创了代工业务,带来了代工业和无晶圆厂IC设计公司的辉煌。下一步,硅平台服务、设计服务将引领设计业从“重设计”到“轻设计”的转变,前者解决了固定成本问题,后者解决了运营成本问题。

Socionext中国事业部总经理刘珲:对中国业务是长期看好的。如果展望近期的2020、2021,看好5G基础设施在国内带来的机会。物联网有端、管、云三部分,在管、云部分,Socionext布局有云上服务器芯片、视频流媒体芯片、无线通信芯片等。随着5G商用的加速推进,汽车作为新型的端,Socionext同时积极布局汽车电子业务,面向中国市场提供多套自动驾驶解决方案。

和舰芯片制造(苏州)公司销售副总经理林伟圣:2020将是个好年,至少上半年景气状况会很好。国产芯片化方面,和舰在苏州、联芯在厦门,产能无论是8英寸还是12英寸,都可以满足国内芯片特色工艺制造的需要。

2019年底,8英寸和12英寸晶圆的需求是全面提升的。原因如下。

1)最大的推动力还是国产替代,尤其是在国内的供应链,无论是代工制造或是后端封装,这部分产能利用率都往上提升,甚还出现了产能短缺。例如对和舰工艺的需求是全面性的,尤其是模拟与电源管理IC,这和国内某些系统厂商要求国产芯片取代是有关的。

2)12英寸也是在多方应用起来,配合IoT应用的蓝牙、Wi-Fi、智能家居用应用的芯片也跟着起来了;另外蓝牙在TWS(真无线耳机)的需求也增长。

3)和屏相关的芯片。前两年,TDDI是在80 nm高压节点的需求多,所以当时造成短缺;但2019下半年是各个节点的高压工艺需求上来——80、55、40 nm的产能都紧缺, 

4)除了上述的特色工艺外,多个产品应用也会从过去的55 nm工艺,因为低功耗或多集成往40 nm或28 nm演进。

2 芯粒升温,从“重设计”向“轻设计”转变

2.1 对Chiplet(芯粒)模式的看法

ICCAD2019年会上,芯原公司董事长兼总裁戴伟民博士在主题讲演中提到了重视Chiplet(芯粒)。Chiplet类似于IP,但不是以软件形式出现,而是以裸片(die)形式提供。 Chiplet可将不同工艺节点、不同材质、不同功能的裸片封装在一起,可以缩短芯片开发周期,降低芯片设计总成本。

实际上,Chiplet是2015年由Marvell创始人周秀文(Sehat Sutardja)博士在ISSCC2015上提出的,但那时提出早了一点,现在Chiplet逐渐得到了业界的认同,因为现在最先进的工艺已到了7 nm、5 nm,而且这几年封装技术也进步了,所以台积电搞封装是有道理的,不是下游的封装业务台积电也要通吃,而是看到了封装是一个很现实的问题,可以使芯片提早上市(如下图)。

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Chiplet可以解决很多问题,例如以下两个方面。

1)存储器接口IP的问题。早期一家公司曾提出过基础 cash(缓存)的概念,可用存储器(memory)缓存的技术节省成本,无论是服务器还是笔记本电脑,只要不是用DRAM,理论上可以省一半成本。但存储器控制/cash技术当时比较复杂、成本高,后来NAND闪存便宜了,Chiplet就可以做了。存储器控制/缓存的接口无需7nm、5nm等最先进的,可以放在Chiplet中。

但是阻碍Chiplet普及的一个最关键问题是还不太成熟。当然业内已经在努力做了,最近也制定了一些标准,接口也是开放的,封装技术也越来越好。

2)IP做成Chiplet后,可以多代使用、几家共用,以节省成本。例如,一家美国云平台公司要做视频转码,找到芯原寻求解决方案。因为编码技术不是通用的(因为涉及到编码的用途不同:是否要把信息传到后台?),编码里有很多智慧,而且每个设计师的方法都不同,有可能忙了半天,最后编码还没别人做的好,为什么要养一个团队做编码?但是AI部分可能是客户自己想掌握的。于是芯原建议该公司做SoC,把该公司的AI放进来。但是,该公司认为开一颗芯片太贵了,也没有多少量;再有,也许明年自己的AI又更新换代了(注:今年AI,明年也许是用FPGA等),客户都可以搞定,所以该公司希望给他一个Chiplet,把编解码放在Chiplet里。而且接口也不是该客户独有的,可以是开放的。芯原发现这个想法很好,不仅为一家开Chiplet,几家共用也可以,这样就大大降低了成本。

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在此,戴伟民博士也感悟到“轻设计”的重要性,就是做自己有优势的部分,不要做自己没优势的部分(do less for more),而不要do more for less。例如,大众商品(commodity)就不要做了,要做有特色的东西。例如以色列公司在轻设计方面做得就很好,没多少人,几十上百人,做得很快,最后被苹果等大公司收购。而我们国内,经常靠成千上万的人来做设计。

Socionext中国事业部总经理刘珲补充道,Chiplet产生的源头来自于数字逻辑在工艺上的演进速度比模拟要快。数字不存在多次迭代,但模拟需要多次迭代,赶不上数字对工艺的要求,因此模拟IP技术在早期工艺导入时,很难匹配数字芯片的进度要求。

不过,Chiplet遇到如下3个挑战。

1)实现。①Chiplet和模拟接口存在标准化的问题,谁在后面驱动标准化?②模拟和数字接口之间的数据量可能会非常大、高速,因为现在数字在往先进工艺节点走。

2)功耗。如此大的数据量,通过die(裸片)与die之间的互联,功耗肯定是一个挑战。

3)规模化。正如芯原戴伟民博士所说,互联网公司没有那么大的量(因为是碎片化应用),这样的场景有可能会需要这样的技术,它对大量的场景诉求不是那么强烈。

但是Chiplet最大的优点在于它能解决两大问题,一是在先进工艺节点早期阶段,一些复杂高速的模拟或接口电路的有无问问题;另一个是灵活性问题,例如有些芯片在不同场景下,对接口或模拟的通道数要求不同,如果都集成在一颗die上的话缺乏灵活性,PPA方面难以做到最优。Chiplet通过数字和模拟更好地解决场景化的灵活性问题。

Mentor, a Siemens Business 荣誉CEO Walden C. Rhines指出,Chiplet是IC不可避免的下一步。在芯片的集成方面,①摩尔定律往下走,这给我们在不同模具上开发新功能的机会。它还可以去集成一些异构的技术,包括模拟混合信号、射频等,可以封装在同一个芯片里。②Chiplet不是新技术,已经有很多模块,例如手机里的射频就有这样的封装,里面有各种各样的组件是放在一起的。

2.2 轻设计是否会引起同质化?

芯原公司董事长兼总裁戴伟民否认以上观点,例如我们用一样的EDA工具做设计,也没有产生同质化;设计的芯片都在TSMC(台积电)等代工厂生产,也没有同质化。因此要具体分析,例如也许我设计的芯片的layout(布局)比你小,我的就有竞争力。如果今天你芯片公司没有一半人做软件,这就有问题了,因为今天你在做系统,不是componet(元器件),二者的意义是不一样的。而且你的架构、对市场的定位也非常重要,特别是核心竞争力很重要,核心部分的技术不能外包。

如果你的核心竞争力强,编解码一定会比像芯原这样的IP公司做得好吗?未必。因为芯原和谷歌、英特尔等大公司有合作,这些大客户给芯原很多意见反馈,芯原有丰富的经验。如果你自己做不合算,好不容易做出来了,过段时间又落后了。所以非核心部分,不一定要自己做。

的确不能同质化,但为什么现在出现了从“重设计”向“轻设计”的转移?因为现在需要很多定制化。前两次浪潮是以家电、PC、手机为代表,它们是标准芯片,无需定制。但是物联网时代定制的比通用的好,因为物联网是碎片化的和AI异构,就带来了第3次产业转移(前2次分别是家电、PC和手机)。20年前从有制造到无制造(fabless),现在是从“重设计”到“轻设计”。怎么轻?根据各家的情况不一样。但基本原则是:有了核心竞争力就用insource(内部资源),没有核心竞争力就用outsource(外包)。

CAPEX(资本性支出)是固定成本,实际上fabless也很贵,IP贵,人贵(上海的工资马上要超过台湾,已经比日本贵了),所以这是我们遇到的挑战,我们的应用成本太高。

其实轻设计,对于不同公司,轻的程度不同。①对于初创公司,往往资金有限、人手不足,必须要轻,自己全做不可能。对于成熟公司,代工厂帮助解决了固定成本,如果按研发占销售的20%~30%,毛利一定要到50%,所以毛利一降到40%就出售,这在外人看来很不理解:明明很赚钱为何就出售了?因为若不能卖掉,股票反而会跌,甚至关掉都比不卖好。但是,如果你的研发占销售的数字不是20%~30%,而是14%~15%,那就不要卖了,公司就可以存在。轻设计,可以解决运营成本(OPEX)问题,但是轻的程度不同。

②系统公司是不是也要建一个芯片团队呢?互联网公司是不是能做芯片、做得好呢?实际上他们与芯片公司的DNA就不同。因为软件通常6个月就能做好,芯片要做更长时间,很难接受。所以可以看到这样的现象:很多系统公司和互联网公司号称马上要做芯片,做了后知道不那么容易。实际上,系统公司和互联网公司没有必要自己做,凡事熟能生巧,别人重的我就要轻,EDA公司、代工厂、硅平台服务和设计服务公司都是交了多年的学费的,例如芯原已发展了18年才做到今天。

3 毛利率:国内设计公司中,前10为何比前100低?

在ICCAD 2019上,中国半导体行业协会IC设计分会理事长魏少军教授在行业年度报告中称1:近年来,尽管10大设计企业的规模在持续增长,但盈利能力并没有同步提升,10大设计企业的平均毛利率已经连续3年比排名前100的设计企业平均毛利率要低。

那么,为何排名前10的毛利率比前100的利润低?

Mentor荣誉CEO Walden C. Rhines指出:这种案例可能是不具有代表性的。如果更长期地看,至少看5年,你就会发现,其实是没有这样的关系的。

如果从更高层面看,半导体行业中有最高的毛利率是FPGA的公司,大概有65%的毛利率。第2是模拟信号公司。这两个案例当中,高价格可能是因为客户很难更换供应商;而且产品的生命周期很长。微处理器也是这样,由于基于软件,很难更换微处理器,因此微处理器有50%~60%的毛利率。毛利少的有存储器,在1995年时,目前最大的3家存储器制造商——三星、SK海力士和美光,只有50%的市场份额,现在3家占95%,所以它们现在的盈利能力增加了。

芯原公司董事长兼总裁戴伟民解释道:特殊领域的芯片可能毛利率好一点。但是做大批量的消费类市场的毛利率较低,这可能也是中国的国情。如果本土企业一旦技术强了,就可以把毛利率增加。因为一些本土企业选择量大的红海/血海做,靠降低价格来占领市场,但是这些本土企业可能没有特别大的技术的优势,所以营收高、毛利低。

和舰芯片制造(苏州)公司销售副总经理林伟圣补充道:①国内大部分公司主要是做取代型的市场。取代型市场无外乎产品和功能类似,最后就是拼价格;如果在创新层面做,可以提高ASP(平均售价)。②一些初创公司会用非常低的价格去扰乱市场,就会把整体市场的报价拉下来,因为市场竞争,造成毛利下降。

4 AI芯片为何在2019遇冷?

现在国内做AI的设计公司很多,可谓八仙过海,各显其能,有的从算法向芯片做,有的从芯片向算法做,架构上,有GPU、FPGA、TPU等,到底应该怎么做呢?为何经历了2018年的AI热潮后,2019年出现了冷却、降温?

芯原公司董事长兼总裁戴伟民:①提到算法,搜索一下,网上有很多。实际上,几十年来AI算法是很多的。不过,只有好的算法是不完全的。②把算法变成芯片后,初创公司的估值可能就增加10倍。但是,做出芯片来,芯片要有地方用。所以现在问题是芯片估值很高,接下去为什么2019年下半年没那么容易了?你的demo(演示)很好,放在哪里,谁用?现在比较好的落地是刷脸、监控,其他的还没有看到特别好的应用。③AI芯片也是芯片,不是比其他芯片高级很多。真正高级的是在云上做训练,这方面很少看到有国内企业在做。提到算法,大数据是永远不够大的;因此现在讲小数据,因为有的时候没有大数据就不能做了吗?大数据也不是绝对好,因为尽管大数据有99.99%及以上的准确率,也难免有严重后果(注:但如果用大数据下棋,下输了没关系,后果不算严重)。现在的问题是,有的数据不要那么大,有的数据是没用的,而小数据也可以做点事,这才是真正可以研究的,国内可以在这方面花大力气。

Socionext中国事业部总经理刘珲补充道:AI芯片不在于用什么架构来做。AI芯片要成功,最重要的还是落地,紧耦合一个行业,深耕行业,对这个行业理解,然后把这个AI芯片硬件做到符合行业的要求。

和舰芯片制造(苏州)公司销售副总经理林伟圣称:AI是IP还是芯片?他认为AI目前来看在某些应用是类似IP,如要变成通用的IC放在所有场景里面做,是很挑战的。

Mentor, a Siemens Business荣誉CEO Walden C. Rhines认为中国非常适合做AI,他指出:如果回顾半导体的历史,可以看到它是向前推进的历史。例如台式电脑、手提电脑、手机……,一代比一代强。同样,AI、机器学习确实有了新的进展,而中国无疑成为了重要的角色,所以中国正在努力发展自有的芯片、系统、算法等,并且能够共同努力,震撼想要进入市场的公司们。

5 RISC-V的最大挑战

芯原公司董事长兼总裁戴伟民也是中国RISC-V产业联盟理事长。那么,RISC-V的最大挑战是什么?有人认为是碎片化。

实际上,RISC-V除了碎片化,还有小部分的专利问题。伯克利是不会告的,因为指令集是开源、免费的,没有问题。但是写成RTL以后,这里就有专利,像IBM、英特尔,arm、MIPS的处理器核一样,也要注意。

关于真假RISC-V和碎片化问题,实际上不是难事,各种RISC-V组织可以加强合作和兼容,做一些测试即可。

另一个角度看,碎片化不一定是坏事。物联网本身就是碎片化的,才需要定制化,RISC-V才开始出现。

6 系统化设计时代,哪家EDA公司来主导?

现在EDA公司都在讨论系统化设计,从IC到PCB模块,再到IC,甚至从初期产品设计架构的时候就开始了,Mentor, a Siemens Business在此有何行动?

Mentor, a Siemens Business荣誉CEO Walden C. Rhines:Shift-Left已经存在一段时间,Mentor, a Siemens Business等公司一直在把验证往前端移(左移),例如高层次(HDL)综合,能够在整个设计流程当中,在很早的时候就排除一些错误。不仅如此,Mentor, a Siemens Business还构建了整合PCB和IC的设计架构,这样数据可以自由地前后流动,自动地转换数据的格式,可以辅助IC的设计。

被西门子并购后,结合西门子的观点:今天所做的一切最终都会被虚拟化,双方基于数字双胞胎技术发展出更多解决方案,包括整个IC流程、电子系统流程,还囊括机械、制造、支持、晶圆厂等所有领域都有虚拟的数字双胞胎,即所有的设计及理念的形成,都是在一个虚拟的环境中进行的,而不是在现实环境中。所以我们可以先在虚拟环境中进行设计,再到真实的场景中进行测试。好处是早期做这样的模型,可以更早、更快地检测到问题,这样可降低设计成本,提高可靠性,让设计更加可控。

那么既然如此,哪家EDA公司会主导整个IC的生态和IP?

Walden称:在整个生态环境中,谁来主导,这像一个进化的问题。历史上来看,一直有3家大型的EDA公司,这个现象一直是很稳定,原因是没有一家可以做到各项都是最强的、面面俱到的。新思主导了逻辑综合市场,Mentor, a Siemens Business在验证上有很高的市场份额,Cadence在Layout(布局)上很强。现在希望各家都有整合的工艺流程,大家会建立一个标准化的界面,让客户可以用不同的工具,解决不同的问题。

有人认为,随着时间的推移,三足鼎立的局面会消解,但Walden认为不是,反而会不断加强和稳固,因为各家现在会进一步加强特色技术。对于Mentor, a Siemens Business,借助于西门子的数字双胞胎技术,其自身业务也在过去2年内实现了飞速增长。,在Walden看来,与西门子的良好协同让原来的Mentor能够更好地迎合市场的发展趋势,,加上系统公司对于系统需求的不断增加,也为EDA厂商带来了更多机遇。

注:

1.魏少军教授在ICCAD2019的讲演原话:“根据对排名前100名的设计企业统计,平均毛利率预估34.2%,比上年的32%,上升了2.2个百分点。从最近几年情况看,排名前100的设计公司毛利率一直徘徊在30%左右,总体改善不大。10大设计公司平均毛利率为32.2%,比2018年的31.7%,提升了零点几个百分点。尽管10大设计企业总的毛利率在增加,但是也有个别企业毛利率下降,部分企业的毛利率偏低,甚至出现了负毛利率。近年来,10大设计企业的规模在持续增长,但盈利能力并没有同步提升,10大设计企业的平均毛利率已经连续3年比排名前100的设计企业平均毛利率要低,这个情况不是太好。”



关键词: chiplet 制程

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